一种适用于信息不确定系统的负荷频率控制装置及方法与流程

本发明涉及一种负荷频率自适应控制装置，特别涉及一种基于自适应模糊控制器的信息不确定系统的频率控制。

背景技术：

单一的电力系统分析是在网络建模和潮流计算的基础上，完成输配电规划、暂稳态故障分析、可靠性计算等各项工作。其中，负荷频率控制(loadfrequencycontrol,lfc)系统通过控制区域联络线交换功率稳定实现输入偏差到控制器输出控制量之间的映射关系，随着ict(informationandcommunicationstechnology)技术在电力系统中的发展，信息的不确定性对电力系统的稳态运行提出了严峻挑战。

新能源多具有波动性和随机性，无法存储。因而无法像利用传统能源那样，在保持一次能源相对稳定的情况下，产生电能。为同时解决复杂系统频率偏差最小和强鲁棒性的要求，引入以智能算法技术为基础的控制方案，弥补传统控制方式在系统非线性和不确定性等方面的不足。包括采用广义预测控制算法生成决策指令对信息系统的延时、丢包、乱序进行补偿，以此抑制系统的低频振荡；使用随机分层分布式模型预测控制的频率控制规划方法，建立了各时间尺度的功率预测误差模型，与传统电源协同调频；通过模糊逻辑集和改进算法组合的孤岛负荷频率控制方法，以减小针对负荷扰动的微网频率偏差。

lfc系统中开放型通信综合网络的使用，加大了时滞等信息不确定性问题对频率稳定性的影响。为解决高信息不确定性下的频率鲁棒控制，在单区域lfc系统采用随机镇定的方法，基于随机稳定性准则搭建有效的pi控制器；预设lfc时滞实现基于计算智能的分数阶pid控制器参数优化整定；多区域lfc系统通过估计时延和数据包丢失概率，提出基于马尔可夫方法，减小稳态和瞬态响应下的频率偏差。在双区域系统中，由于风能等新能源的接入，能量与信息的双向流动依赖于多种智能一、二次设备的使用，通信系统呈现出更为复杂和灵活多变的特点。由电力系统各项业务的具体通信指标可以得到，一个通信系统稳定运行状态下，时滞、丢包、误码及其他信息不确定性特征都需要维持在一个基本稳定范围内。因此，考虑将各信息不确定度建模为信息熵模型，统一来说，对信息熵的要求可以用来衡量系统业务的重要程度，重要程度越高，允许的信息熵越小。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是，提供一种适用于信息不确定系统的负荷频率自适应控制装置。详见下文描述。

本发明的一种适用于信息不确定系统的负荷频率控制装置，所述装置器件包括：信息采集模块、优化决策模块、自适应控制模块。装置结构如下。

信息采集模块：采用基于香农采样定理的传感器采样测量，将通信系统n时刻的状态信号接入本装置，并将采样信号整合上传至代理节点。

优化决策模块：将信息采集模块获得的信息进行同步采样转换，依据通信系统随机事件的出现概率测度，通过建立的信息熵h的模型分析系统的信息不确定程度；并将分析结果输入控制模块。

自适应控制模块：数据分析结果进入基于模糊规则设计的自适应控制模块中，针对影响系统信息不确定度各量的概率测度表示，选择信息熵变化误差δh和误差微分dδh在线自适应参数调节，优化控制器输出参数，然后根据输出参数，判断区域控制误差acei、系统频率偏差δf的值；将结果作为n+1时刻的i区域系统状态存储并输出至信息采集模块，并返回并返回重新设置的状态信号、带有时间信息标志管理的控制信号。

一种适用于信息不确定系统的负荷频率自适应控制装置，其步骤如下：

1)初始化，针对受随机性影响的电力系统的通信过程，建立各部分数学模型，其在权利要求2所述，以再热式汽轮机和非再热式汽轮机为例，通过联络线实现基本的功率传输。确定星形连接的通信组网方式，为通信不确定测度的参数选取提供先验支撑。

2)设定运行周期n，时滞、误码概率测度分布参数，确定影响其信息不确定度的各量数学表示：采用3参数weibull分布描述时滞的分布情况，3参数weibull分布预设存在的阈值，在该阈值前后自变量分布呈现断崖式的分布现象。

3)通信的误码数学角度等效为可靠性理论的出错率，是基于泊松分布的概率事件，即

4)传统的事件触发机制通过判断tcp流在平台可能发生的丢包概率计算丢包率，设系统丢包率pl，基于随时间波动的信息流动模型，其与系统拓扑及网络流量密切相关。

5)在确定，时滞、误码和丢包三个变量值相互独立，没有耦合关系的前提下，可以得到信息熵的数学模型为

其中，psum表示影响系统信息不确定度各量的概率测度总和。

6)通过随机事件的出现概率测度，建立信息熵h的模型以分析计算某多区域负荷频率控制系统的信息不确定程度

其中，x表示各个事件；h(x)表示系统中每个事件各自熵值的和即为信息熵；n为事件总数；ai是x的一个可能取值。

7)设计基于模糊规则的自适应模糊控制器，将输入量转化为调节参数的输出量，通过在线自适应参数调节，使控制器配置最优。

8)根据控制器输出参数，判断区域控制误差acei、系统频率偏差δf的变化情况，若远远超出允许波动范围，则检查通信组网方式、返回针对故障处理的控制信号，若在允许波动范围，返回运行周期内的变化情况，结束。

2.根据权利要求1所述的一种适用于信息不确定系统的负荷频率自适应控制装置，其特征在于，阶段1)包括如下步骤：

1)第i个系统的再热式气轮机、汽轮机调速器和惯性环节分别表示为：

其中，tit表示汽轮机时间常数；tig表示调速器时间常数；mi表示机组惯性常数；di表示负荷阻尼系数。

2)第i个控制区域的模型表达式为：式中，ai为系统的状态矩阵，bi为系统的输入矩阵，fi为扰动矩阵；xi为状态变量，ui为控制量，ωi为系统扰动量。

3.根据权利要求1所述的一种适用于信息不确定系统的负荷频率自适应控制装置，其特征在于，阶段6)包括如下步骤：

输入量为信息熵变化误差δh和误差微分dδh，论域[-6,6]；输出量为比例kp、积分ki、微分kd的控制器参数调节量,论域[-6,6]；选择7模糊集的控制规则，三角形隶属度函数。整定算法以比例参数为例为

kp(k)＝kp0+δkp(k)

其中，k为采样时间，根据控制规则对参数自适应调节，输出更符合系统变化的控制器参数。

有益效果

本发明的一种适用于信息不确定系统的负荷频率自适应控制装置，具有如下特点：

已有研究通常将时滞、丢包等因素视为已知的信息确定量，不适用于复杂信息不确定系统的频率控制问题。因此提出基于信息熵的双区域系统系统负荷频率控制方法，在系统信息不确定性模型的基础上，实现负荷频率的自适应模糊控制，以双区域系统系统作为应用算例分析，证明提出方案的普遍适用性。整合信息系统时滞、丢包、误码各量建立信息熵的数学模型，完成对系统信息不确定性的建模，通过量化信息不确定性，建立系统负荷频率模型，实现计及信息不确定的频率控制。以信息熵偏差量δh作为自适应模糊控制器的输入，明显改善传统模糊控制器的单一性，有效满足基于信息不确定性考虑下的控制器设计，同时模拟随机扰动和冲击扰动，有效验证不同信息不确定度系统的鲁棒性。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：

图1信息不确定系统的负荷频率自适应控制装置图

图2系统负荷频率控制程序流程图

图3是非再热型汽轮机结构示意图；

图4是再热型汽轮机结构示意图；

图5是积分参数模糊控制规则；

图6是二区域系统的ps变化情况；

图7是二区域系统区域i的频率偏差δf变化；

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

本发明针对复杂多维系统环境下，高信息不确定度对系统物理状态的影响，核心是在优化决策和自适应控制单元中实现的信息不确定系统的负荷频率自适应控制策略。首先建立信息系统的信息熵模型，量化电力系统的信息不确定度。然后根据系统状态计算熵值大小，由此判断系统的不确定程度。最后通过自适应模糊控制器实现系统的负荷频率控制。

本发明的一种适用于信息不确定系统的负荷频率自适应控制装置，装置图如图1所示。所述装置器件包括信息采集模块、优化决策模块、自适应控制模块。信息采集模块基于通信动态规约解析与香农采样定理，以系统初始状态为输入，微控制器为内核，集成以太网mac层，简化接口电路设计；优化决策模块包括系统先验数据库模块、数据管理模块、拓扑分析模块，以得出根据采集信息计算的系统信息不确定测度；自适应控制模块包括与mcu单元双向通信的通信接口、传感器单元、供电单元、显示单元和命令执行单元。

信息采集模块：采用基于香农采样定理的传感器采样测量，将通信系统n时刻的状态信号接入本装置，并将采样信号整合上传至代理节点。

优化决策模块：将信息采集模块获得的信息进行同步采样转换，依据通信系统随机事件的出现概率测度，通过建立的信息熵h的模型分析系统的信息不确定程度。并将分析结果输入控制模块。

自适应控制模块：数据分析结果进入基于模糊规则设计的自适应控制模块中，针对影响系统信息不确定度各量的概率测度表示，选择信息熵变化误差δh和误差微分dδh在线自适应参数调节，优化控制器输出参数，然后根据输出参数，判断区域控制误差acei、系统频率偏差δf的值。将结果作为n+1时刻的i区域系统状态存储并输出至信息采集模块，并返回重新设置的状态信号、带有时间信息标志管理的控制信号。

适用于信息不确定系统的负荷频率自适应控制装置系统软件主程序如图2所示，包括一下几个部分：

1)上载程序：程序写入微控制单元；

2)系统初始化：初始化时钟数据、串行i/o接口、a/d转换模块、拓扑分析模块初始化、mcu单元初始化、显示单元置零校正。

3)设定采样周期t；

4)设定运行中断点：读取数据经t个周期后的监测波动结果，由显示模块显示，输出控制结果。

一种适用于信息不确定系统的负荷频率自适应控制装置，其步骤如下：

步骤一：初始化，针对受随机性影响的电力系统的通信过程，建立各部分数学模型，以再热式汽轮机和非再热式汽轮机为例，通过联络线实现基本的功率传输。确定星形连接的通信组网方式，为通信不确定测度的参数选取提供先验支撑。对于一个由lfc组成的双区域系统，每个区域都包含传统发电设备，两个区域分别使用非再热型汽轮机、再热型汽轮机，两个区域之间通过联络线实现功率的双向流动，再热型/非再热型汽轮机的结构示意图分别如图3、4所示。

(1)再热式气轮机、汽轮机调速器和惯性环节分别表示为

其中，tit表示汽轮机时间常数；tig表示调速器时间常数；mi表示机组惯性常数；di表示负荷阻尼系数。

(2)第i个控制区域的模型表达式为：式中，ai为系统的状态矩阵，bi为系统的输入矩阵，fi为扰动矩阵；xi为状态变量，ui为控制量，ωi为系统扰动量。

步骤二：设定运行周期n，时滞、误码概率测度分布参数，确定影响其信息不确定度的各量数学表示。通过随机事件的出现概率测度，建立信息熵h的模型以分析计算某多区域负荷频率控制系统的信息不确定程度

其中，x表示各个事件；h(x)表示系统中每个事件各自熵值的和即为信息熵；n为事件总数；ai是x的一个可能取值。

采用3参数weibull分布描述时滞的分布情况，3参数weibull分布预设存在的阈值，在该阈值前后自变量分布呈现断崖式的分布现象，这一现象可近似视为当时滞τ>τmax时，数据包传输时滞过大等同于丢包。通信的误码数学角度等效为可靠性理论的出错率，是基于泊松分布的概率事件，即

传统的事件触发机制通过判断tcp流在平台可能发生的丢包概率计算丢包率，设系统丢包率pl，基于随时间波动的信息流动模型，其与系统拓扑及网络流量密切相关。在确定，时滞、误码和丢包三个变量值相互独立，没有耦合关系的前提下，可以得到信息熵的数学模型为

其中，psum表示影响系统信息不确定度各量的概率测度总和。

描述信息系统的不确定度为

p＝(ε1pτ)·(ε2pl)·(ε3pber)

式中，pτ表示系统时滞的概率分布情况；pl表示系统丢包率；pber表示系统误码率；ε1、ε2、ε3分别是时滞分布概率、丢包率和误码率的权值系数。则存在

步骤三：设计基于模糊规则的自适应模糊控制器

将输入量转化为调节参数的输出量，通过在线自适应参数调节，使控制器配置最优，输入量为信息熵变化误差δh和误差微分dδh，论域[-6,6]；输出量为比例kp、积分ki、微分kd的控制器参数调节量,论域[-6,6]；选择7模糊集的控制规则，三角形隶属度函数。整定算法为

kp(k)＝kp0+δkp(k)

ki(k)＝ki0+δki(k)

kd(k)＝kd0+δkd(k)

其中，k为采样时间，根据控制规则对参数自适应调节，输出更符合系统变化的控制器参数。其中比例、积分、微分参数模糊规则如图5所示。7模糊集的控制规则如下表所示

步骤四：判断系统不确定性变化对信息熵的影响

根据步骤二中信息熵的表达式可以计算系统信息熵值，如下表所示是不同权值对信息熵的影响

当各项权值总和相等时，随着权值变化，单一不确定项的权值越大，信息熵h越小，也就是说当系统的信息不确定量中某一项占比过高时，主要只有这一项对系统产生影响，其他不确定量的影响因为权值缩小也逐步变小，因此系统的总不确定度是相应减少的；各项权值接近时，信息熵h较大，因为在系统运行过程中有多个不确定量同时对系统产生影响，因此系统的总不确定度增加。这一结果也符合步骤二中对信息熵的定义，即当所有随机事件出现概率相同时熵最大。

步骤五：通过自适应模糊控制器实现系统负荷频率控制

不确定性系统表现为，具有更高的信息熵h，无法建立精确的系统模型。因此采用自适应控制方法，不确定系统及其外界环境的数学模型是不确定的，线性不确定系统的自适应控制研究通过等价原则，将不确定的非线性系统模型用估计值进行等效，持续激励下，估计值会不断逼近真实值，对系统实现自适应控制，从而首先保证不确定系统的稳定。

利用自适应模糊控制器对系统进行负荷频率控制流程图如图6所示，验证所提方法的有效性，以二区域lfc系统为例，ni＝3，i区域在simulink仿真平台上搭建仿真模型对实际系统的原始仿真参数如下表所示，仿真时间t＝100s。

根据控制器输出参数，为验证本发明中一种适用于信息不确定系统的负荷频率自适应控制装置，对比系统于不考虑信息熵的控制器在时域下的频率偏差，图7横坐标为仿真时间，纵坐标为频率偏差变化。本发明方法明显优于pi控制器的控制效果，提升了系统的鲁棒能力和响应速度。